Fonte: Forbes Brasil · Síntese editorial da GL Inteligência Contábil.
Uma pesquisa recente trouxe um dado que deveria preocupar qualquer gestor: quase toda empresa já usa inteligência artificial, mas quase nenhuma está conseguindo transformar isso em resultado real para o negócio. O levantamento, feito pela empresa de tecnologia HubSpot com milhares de companhias de diversos setores, mostra que 90% delas utilizam IA de alguma forma. Só que apenas 6% relatam ganhos que realmente mudam o desempenho da empresa. Para quem administra um negócio e vem investindo tempo e dinheiro em ferramentas de IA, entender essa diferença é essencial para não desperdiçar recursos.
O ponto de partida é simples: usar IA não é o mesmo que lucrar com ela. Segundo a pesquisa, a maioria das empresas adota ferramentas de inteligência artificial sem antes entender bem sua própria demanda, seu negócio e seus clientes. E existe um risco ainda maior: quando a IA trabalha com informações de baixa qualidade ou sem contexto sobre a empresa, o resultado pode ser piorar processos que já funcionavam, e não melhorá-los.
O que diferencia as empresas que dão certo
De acordo com a executiva responsável pela pesquisa, as empresas que conseguem resultados transformadores com IA têm três comportamentos em comum. O primeiro é escolher poucos usos, mas bem definidos, em vez de tentar aplicar IA em tudo. O estudo identificou cerca de 50 formas diferentes de usar IA em marketing, vendas e atendimento ao cliente, e as empresas de melhor desempenho utilizam, em média, apenas quatro ou cinco delas, escolhidas com critério.
Isso contraria uma tendência comum: muitas empresas estão usando IA justamente nas tarefas mais simples e populares, como escrever textos, montar e-mails ou preparar reuniões. São tarefas fáceis de automatizar, mas que geram pouco impacto real no resultado do negócio. Já os usos que realmente fazem diferença, como identificar as melhores oportunidades de venda, analisar o retorno de campanhas ou entender o feedback dos clientes, exigem que a IA conheça profundamente a empresa. Sem esse conhecimento específico, a ferramenta simplesmente não funciona bem.
O segundo comportamento é justamente investir nessa base de conhecimento antes de qualquer outra coisa. A pesquisa chama isso de "contexto": informações sobre a marca, o jeito de se comunicar com o cliente, os produtos, o perfil de quem compra, as metas da equipe e como funcionam os processos internos. Quando esse contexto existe e é de qualidade, os resultados aparecem: segundo o levantamento, a geração de clientes qualificados para o marketing cresceu mais de 200%, e empresas com bom contexto fecham até três vezes mais negócios e resolvem duas vezes mais chamados de atendimento.
Mas o dado mais surpreendente da pesquisa vai na direção contrária: uma IA alimentada com informações ruins ou desatualizadas pode ser pior do que simplesmente não usar IA. Isso porque um funcionário, diante de uma informação errada, costuma perceber e corrigir por conta própria. A IA, na maioria das vezes, não faz esse ajuste automático. Ela pode recomendar um produto que já saiu de linha, seguir um processo que não existe mais ou direcionar uma aprovação para alguém que já trocou de função. Ou seja, o problema não está na tecnologia em si, mas na qualidade da informação que ela recebe sobre o seu negócio.
O papel das pessoas continua central
O terceiro comportamento das empresas bem-sucedidas é manter um propósito claro em relação à equipe. A facilidade de criar automações e ferramentas com IA permite que qualquer funcionário, mesmo sem conhecimento técnico, monte um processo automatizado sozinho. Isso parece uma vantagem, mas traz um risco: só porque é fácil construir algo, não significa que deveria ser construído. A parte mais difícil não é usar a ferramenta, e sim decidir o que realmente vale a pena automatizar, o que exige julgamento e experiência humana, não tecnologia.
Para o empresário que sente que está atrasado nesse processo, a recomendação prática que fica da pesquisa é parar de simplesmente acumular ferramentas de IA e responder a três perguntas antes de investir mais: quais resultados você realmente quer alcançar, se a empresa tem uma base de dados e informações organizada e confiável, e se há pessoas na equipe preparadas para pensar estrategicamente sobre como usar essas ferramentas, e não apenas operá-las no automático.
No fim, o recado prático para o seu negócio é claro: antes de comprar mais uma ferramenta de inteligência artificial, vale mais a pena organizar as informações que você já tem sobre clientes, produtos e processos internos. É esse conhecimento específico do seu negócio, e não a quantidade de tecnologia adotada, que vai determinar se a IA vai gerar resultado real ou apenas mais um custo sem retorno visível.
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